(Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2023-12) Резуненко, Сергій Олександрович; Rezunenko, Serhii
У даній роботі проведено аналіз та підготовку даних, тренування моделі, вивчення механізмів роботи та порівняння результатів різних алгоритмів машинного навчання та механізмів градієнтного бустингу задля прогнозування цін на автострахування та аналізу її залежностей. У роботі присутній огляд методів градієнтного бустингу в задачах прогнозування цін на автострахування. Проведено порівняння ефективності моделей градієнтного бустингу XGBoost, LightGBM та CatBoost. Для визначення впливу географічного положення на ціни автострахування виконується збір та обробка геоданих. Здійснена ідентифікація ключових факторів, що впливають на ціни страховки. Практичне застосування розроблених методів обумовлено тренуванням моделей і аналізом їх результативності. Аналіз та визначення важливості різних ознак у прогнозуванні цін на автострахування здійснюється за допомогою методів SHAP, Permutation Importance та інших.
